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基因定位中连锁分析的统计方法

李亚杰  
【摘要】: 基因定位是人类基因组计划(HGP)重要目标之一,目前研究方法主要分为两大类:基因连锁分析与连锁不平衡分析。两种方法分别借助衡量遗传性质的重组率与连锁不平衡系数,并利用统计方法来进行基因定位。 连锁分析是基因定位主要策略之一,其基本原理是位于同一染色体上两个基因位点(例致病基因与标记基因)在减数分裂的过程中会发生交换与重组,染色体上的两个位点间距离越远,发生重组的概率就越大,两个位点在一起传给后代的机会就越少,即连锁程度弱,这样由标记位点与疾病位点间的重组率可估算出两者间的距离以及连锁程度,达到基因定位的目的。 本文详述了连锁分析的主要方法:基于模型方法(例LOD法),模型自由方法(例ASP法)。基于模型的连锁方法事先需要完整指定遗传模型:(1)涉及的基因座数目。(2)每个座位等位基因数目和它的频率。(3)每种基因型的外显率。该方法主要利用似然比检验统计方法。模型自由的连锁方法不需事先假定遗传模型,针对同胞对这类具有最简单遗传结构的家系群,它利用继承等同(IBD)这一遗传相关性测度,及X2拟合检验,似然比检验等统计方法,达到基因定位目的。每类方法详述后都对其优缺点作以总结。文章中讨论部分对遗传学与数学历史关系及基因定位前景作了高度概括。 本文在ASP法上利用X2检验作了近一步探讨,并且修正了Jane M.Olson等1999年发表的文章中的错误。


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